مشاهده مشخصات مقاله
استفاده از الگوریتم GSA در دو روش انتخاب ویژگی و وزندهی به ویژگی‌ها برای بهبود نرخ بازشناسی ارقام دستنویس فارسی به کمک طبقه بند فازی
|
نویسنده (ها) |
-
نجمه قنبری
-
سید محمد رضوی
-
سیدحسن نبوی کریزی
|
|
مربوط به کنفرانس |
شانزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
در این مقاله با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی یا GSA نرخ بازشناسی ارقام دستنویس فارسی بهبود داده می شود. دو روش برای بهبود نرخ بازشناسی پیشنهاد شده است. در روش اول با استفاده از نسخه باینری الگوریتم جستجوی گرانشی یا BGSA از میان کل ویژگی هایی که برای ارقام به منظور بازشناسی استخراج کرده ایم، ویژگی های بهینه را انتخاب می کنیم. با این کار علاوه بر کاهش تعداد ویژگی ها و هزینه های محاسباتی، نرخ بازشناسی را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشیم. در روش دوم با استفاده از نسخه حقیقی الگوریتم جستجوی گرانشی یا RGSA به جای انتخاب ویژگی های بهینه، از روش وزندهی به ویژگی ها استفاده کرده و نرخ بازشناسی را بهبود می بخشیم. در این روش به هر کدام از ویژگی ها یک وزن نسبت می دهیم. در واقع بردار ویژگی را در بردار وزن ضرب کرده و بردار ویژگی جدیدی به دست می آوریم. این بردار وزن را با الگوریتم RGSA به دست می آوریم. الگوریتم RGSA بعد از چندین بار تکرار مجموعه وزن ویژگی ها را به گونه ای تعیین می کند که دقت طبقه بندی افزایش یابد. در این مقاله، از روش فازی برای طبقه بندی استفاده می کنیم. تابع برازندگی در الگوریتم های BGSA و RGSA تعداد خطاهای طبقه بندی کننده فازی می باشد و هدف مینیمم کردن این مقدار است. نتایج این دو روش کارایی آنها را تایید می کنند. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}